如何在 R 中进行无条件分位数回归？
How to conduct unconditional quantile regression in R?
我知道的唯一一个在 R 中进行无条件分位数回归的包是 uqr。不幸的是，它已从 CRAN 中删除。尽管我仍然可以使用它，但它的功能是有限的（例如，不进行显着性检验或允许比较分位数的影响）。我想知道是否有人知道如何使用他们编写的函数或其他方式在 R 中执行 UQR。
在关于无条件分位数回归的检验和渐近理论方面存在许多限制，特别是如果您正在考虑 Firpo、Fortin 和 Limeaux（2009 年）“无条件分位数回归”中提出的版本。
但是，该应用程序非常简单。您只需要 2 个元素：
- 无条件分位数（使用您最喜欢的任何软件包估算）。
- 您在 (1) 中得到的分位数的结果密度
之后，您应用 RIF 函数：
$$RIF(q) = q(t)+\frac{t-1(y<=q(t)}{f(q(t))}$$
一旦你有了这个，当你写你的“lm()”函数时，你只需使用它而不是你的 dep 变量。就是这样。
HTH
我知道的唯一一个在 R 中进行无条件分位数回归的包是 uqr。不幸的是，它已从 CRAN 中删除。尽管我仍然可以使用它，但它的功能是有限的（例如，不进行显着性检验或允许比较分位数的影响）。我想知道是否有人知道如何使用他们编写的函数或其他方式在 R 中执行 UQR。
在关于无条件分位数回归的检验和渐近理论方面存在许多限制，特别是如果您正在考虑 Firpo、Fortin 和 Limeaux（2009 年）“无条件分位数回归”中提出的版本。
但是，该应用程序非常简单。您只需要 2 个元素：
- 无条件分位数（使用您最喜欢的任何软件包估算）。
- 您在 (1) 中得到的分位数的结果密度
之后，您应用 RIF 函数：
$$RIF(q) = q(t)+\frac{t-1(y<=q(t)}{f(q(t))}$$
一旦你有了这个，当你写你的“lm()”函数时，你只需使用它而不是你的 dep 变量。就是这样。 HTH